* 部分空間クラスタリング (sub-space clustering) [#n04960a4]

//ここには %項目の説明を書いてください.よろしければ署名しておいてください.

クラスタが違った部分空間に存在する場合に,部分空間とクラスタを同時に見つけるクラスタリング手法.

文献1のサーベイによれば,次の2種類に大きく分けれれる.
-ボトムアップ型:相関ルールのAprioriアルゴリズムのような方法で,空間を格子に分割し,特定の次元を選択して,その次元で高頻度な部分をクラスタにする.~
CLIQUE, ENCLUS, MAFIA, CBF, CLTRee, DOC
-トップダウン型:高次元の軸を重み付けして,低次元へ縮退させる.~
PROCLUS, ORCLUS, FINDIT, δ-Clusters, COSA

> -- しましま

**関連項目 [#y57b1e0a]

//英語や同義語のあとに,#brで区切って関連する項目をリストしてください.

-[[sub-space clustering]]
#br
-[[クラスタリング]]
-[[次元の呪い]]
-代表的なアルゴリズム
--[[CLIQUE]]
--[[PROCLUS]]
--[[ORCLUS]]
--[[HPStream]]:データストリームに対する部分空間クラスタリング
#br
-[[検索:部分空間クラスタリング]]

**リンク集 [#if12a1cf]

//関連するWWW資源があればリンクしてください.

**関連文献 [#o38beb6e]

//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください.

-文献1:[[L.Parsons, E.Haque, and H.Liu "Subspace Clustering for High Dimensional Data: A Review" SIGKDD Explorations, vol.6, issue 1>http://www.acm.org/sigs/sigkdd/explorations/issue.php?volume=6&issue=1&year=2004&month=06]]~
[[GoogleScholarAll:Subspace Clustering for High Dimensional Data: A Review]]

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